ChatGPT 新plugin上線!可查核事實甚至分析Excel數據,全新功能有哪些?
ChatGPT 新plugin上線!可查核事實甚至分析Excel數據,全新功能有哪些?

AutoGPT 成為最近最熱門的ChatGPT應用服務之際,OpenAI 也放出重磅炸彈,由聯合創辦人格雷格・布洛克曼(Greg Brockman)親自在TED的演講現場展示ChatGPT 即將上線的新功能「Auto」。

比如要一張如下圖有氛圍感的晚餐圖片:

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圖/ T客邦

不勞親自寫提示詞,AutoGPT就能完成:(如下圖)

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圖/ T客邦

採納 ChatGPT 推薦的菜單之後,想要去買食材?直接一句話,買菜平台的購物車就幫你加好:(如下圖)

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圖/ T客邦

想要分享買了什麼?一句命令,連結直接發到推特,整個過程根本不用打開「小藍鳥」:(如下圖)

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圖/ T客邦

連網能力的加入,則可以讓它自動對回答進行事實核驗。(如下圖)

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圖/ T客邦

若給它Excel 檔案,也能馬上開始分析。(如下圖)

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圖/ T客邦

在展示現場,聯合創始人布洛克曼透露,新功能上線的時間就在他展示完之後(After this talk, you will be able to access this yourself)。

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圖/ T客邦

先前 OpenAI 宣布要在 ChatGPT 上引入外掛功能就引發熱議。如今隨著實測效果曝光,成效更是把期待值拉滿。

不過在等待結果時,布洛克曼看著還是非常緊張的,直到後面測試成功後才笑了起來。所以,ChatGPT 這些新功能具體效果如何?一起來看看。

延伸閱讀:ChatGPT運作一個月,耗掉近600萬度電!AI大戰背後,其實藏著「水電殺手」?

新功能一:聊天介面直接加購物車、發推特

如下圖所示,即將到來的“Auto 功能”藏在三個不同的新模式之中:Browsing、Code Interpreter 和 Plugins。

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圖/ T客邦

Plugins 可以讓 ChatGPT 接入各種外部應用,Browsing 能開啟連網能力,Code Interpreter 則通過自動寫程式碼幫你進行各種資料分析。

先看 Plugins 模式。布洛克曼首先展示 ChatGPT 接入 Dall・E 後擁有的新能力。

“我們想在演講之後進行一頓晚宴,請給我們一份食譜建議,然後把它生成一張圖片。”

很快,ChatGPT 就給出菜單,包括:藜麥沙拉、奶酪烤蘑菇、果盤、奶油南瓜湯、手工面包和雞尾酒等等,每個菜都詳細介紹了用什麼具體食材搭配。

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圖/ T客邦

然後依靠 Dall・E App 外掛,一張看起來非常有氛圍的大餐圖片就出來了。

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圖/ T客邦

布洛克曼介紹,Dall・E 外掛在畫這張圖時,其實就是自己給自己寫提示詞,寫了以下圖片裡的內容。若在以前,這都是需要人類自己來做,現在這種事就可以交給 ChatGPT。

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圖/ T客邦

生成食譜之後,接著該準備相應的食材。同樣,只需要給 ChatGPT 下達命令:選擇“Instacart”(美國生鮮電商)外掛,輸入文字“現在為之前建議的食譜列一份購物清單”。

在這裡,布洛克曼還給它加了小任務:

“並在推特上分享給所有 TED 觀眾”

這就需要「Zapier」,一個可以連接各種應用的自動化工具的外掛。

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圖/ T客邦

在 Instacart 平台加購稍微耗費了 ChatGPT 一點時候,然後連結就出來了(這裡也用到了“檢索”外掛)。打開之後,食材都被安排好了,直接下單即可。

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圖/ T客邦

接著,ChatGPT 再次確認布洛克曼是否需要將連結分享到推特平台,布洛克曼回答 yes。經過自動操作之後,ChatGPT 彈出一個Zapier 給出的預覽介面,上面有布洛克曼的推特帳戶名稱,以及要發布的文案供驗證和檢查。沒什麼問題後,點選 Run 就可以發表了。

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圖/ T客邦

最終,ChatGPT 自動幫他發好了一條推特,布洛克曼本人全程連推特網站碰都沒碰一下。專門去他的首頁看,確實有這條推特,點選裡面的連結,也確實是前面我們看到的購物車介面。

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圖/ T客邦

延伸閱讀:ChatGPT問世,科技圈全在拚AI...蘋果卻安靜了?看看Siri早就過時

新功能二:自己上網查驗事實

除了這個無縫接入外部應用的操作,ChatGPT 還可以自己去上網查驗事實。眾所周知,聊天機器人有時會給出一些不易覺察的錯誤答案,引發誤導。

如下圖所示,布洛克曼問它 OpenAl 的兩篇部落格文章“Unsupervised Sentiment Neuron”和“Learning from human preferences”的發布相隔了多長時間。

ChatGPT 答前者 2017 年 4 月 24 日發布,後者 2017 年 6 月 27 日發布,因此,這兩份出版物相隔大約兩個月。

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圖/ T客邦

然而事實真的如此嗎?在這裡,就用切換到“Browsing”模式,然後將剛剛那個對話丟給 ChatGPT,讓它去驗證。ChatGPT 拿到需求後,並沒有直接更新答案,而是一步一步地寫下了自己都要查什麼做了什麼:

首先我將搜尋第一篇文章的發佈日期,來驗證第一個日期。

鍵入論文題目開始搜尋……

該論文的發佈日期在搜尋結果 0 的摘錄中給出。我將引用這段摘錄來核實使用者提供的第一個日期。

查看結果(可點選)。

然後我去搜尋第二篇文章的發佈日期…… 結果在這裡給出…… balabala

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

經此環節後,ChatGPT 彙總出最終答案 ——果然前面全都錯了。第一篇 2017 年 4 月 6 日發布,第二篇 6 月 13 日發布,兩者間隔兩個月零 1 週。

對此,布洛克曼表示,像這種核驗,人類自己其實也可以做,但把它交給 ChatGPT 去做更有價值的事情才對。

而在這個過程中,非常詳細地列出 ChatGPT 核驗的每一個步驟,則是方便我們去回溯整個推理鏈,以防萬一。

新功能三:分析Excel數據、視覺化圖表

接下來,最後一個新功能登場。下圖是用 Excel 表格彙總的過去 30 年所有人工智慧論文(大約有 16.7 萬篇)。

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圖/ T客邦

現在切換到“Code Interpreter”模式,將檔案直接上傳,來看看 ChatGPT 將如何對它進行自動分析。它先是將表格中所有列名的含義都梳理了一遍,問布洛克曼接下來是想進行資料分析還是做視覺化。

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圖/ T客邦

布洛克曼表示:「老實說我自己也不知道想幹什麼,但我可以讓它給出一些『探索性的圖』。這是一個超高等級的指令,背後可能包含了很多意圖,ChatGPT 必須推斷出我可能感興趣的東西。」

聰明的 ChatGPT,給了三個選項,包括:
1.每篇論文作者數量的長條圖,這可以讓我們瞭解 Al 研究的典型團隊規模。
2.每年論文發表總數的時間折線圖,它可以向我們展示研究趨勢。
3.論文標題的單字雲,它可以向我們展示研究標題中最常出現的詞語。

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圖/ T客邦

布洛克曼注意到,第二個折線圖把 2023 年也直接安排了,但今年還未結束,於是就讓 ChatGPT 重新進行繪製,ChatGPT 當然是照做了,並非常細緻地註明 2023 年發表的論文總數是預測出來的。

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圖/ T客邦
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圖/ T客邦

以上便是布洛克曼在這場演講中展示的新功能。

OpenAI如何撼動世界,布洛克曼分享成功秘訣

不過,想必大家還記得,這其實就是一個月前 ChatGPT 承諾的更新。當時,OpenAI宣布,ChatGPT 將擁有連網,將可以接入各種外部應用,就像擁有“App Store”一樣,想完成任務直接就可以自動幫你呼叫相應的 App。現在,這些新功能終於可以結束內測,開始擁抱每一個(有 Plus 帳號的)人了。

而在展示完功能後,布洛克曼還接受了TED 的訪談。和此前 OpenAI CEO 奧特曼的訪談不同,布洛克曼回答了很多“乾貨”內容。有個人觀點的表達、成功經驗的分享、以及對質疑的直面回應。

比如:為什麼這次給世界帶來震撼技術的是 OpenAI 而不是Google?畢竟在開發團隊規模上,OpenAI 只有幾百名技術人員,和Google差出了一個數量級。

布洛克曼的回答如下:

我們都是站在巨人的肩膀上,可以看到全 AI 行業在計算、演算法、資料上都取得了進步。不過 OpenAI 在早期,做了一些深思熟慮的選擇。

我們的第一個選擇就是直接面對現實,比如我們很認真地想過如果想要在這個領域取得進展,需要做什麼?我們也做了很多沒有用的嘗試,最終你才能看到這些有用的結果。

我還認為,最重要的是讓不同團隊之間可以緊密協作。

延伸閱讀:「ChatGPT溝通術」,23歲青年3個月進帳百萬!1.5萬人搶學,到底教什麼?

那麼,為什麼 OpenAI 會堅信大型語言模型的能力和趨勢?布洛克曼表示,他們一直都知道深度學習最終會通往何處。但具體來看,一個實驗室應該怎麼做?

他舉了一個“無心插柳柳成蔭”的例子:

過去我們有人嘗試訓練一個模型,預測亞馬遜平台評論的下一個字元。最終,他得到了一個可以分析評論句法的模型,但同時也得到了一個達到 SOTA 的情緒分析分類器,可以告訴人們這條評論是好評還是差評。

這個演算法在現在看來可能不足為奇。但在當時我們第一次從底層句法中分析出來語義,我們就知道必須朝這個方向做下去。

馬斯克疾呼「暫緩AI發展」,布洛克曼怎麼看?

當然,從 ChatGPT 誕生以來,質疑一直都存在。比如很多人在體驗後覺得,ChatGPT 並沒有在真正意義上掌握知識。

因此,當主持人拋出問題,所以擴大型語言模型規模、大量的人類反饋,會帶大型語言模型通往真正意義上的成功嗎?

布洛克曼的回答非常肯定:是的。而且補充說:「我認為 OpenAI 的方法一直都是如此,用現實打臉。」

我們的方法一直都是如此,必須突破技術極限才能看到它實際的能力。這也是我們如何轉向新範式。但 OpenAI 的堅定,如今也受到了很多質疑,尤其是對 AI 倫理有擔憂情緒的人。

比如有聲音就表示,作為一個非營利組織,OpenAI 不僅掀起了一場全球範圍內的技術趨勢,還使得很多科技巨頭不得不加入進來,這會不會導致 AI 的發展產生巨大危險。

馬斯克及千名科學家呼籲“暫緩 AI 開發六個月”,也是出於這個原因。對此布洛克曼直言:

從一開始我們考慮如何建構通用人工智慧時,實際上是希望它能造福全人類。如果是秘密開發這一切,然後在弄清楚安全性後,再按下開始鍵,你希望你做對了,但對於我來說,並不知道該如何執行這一計畫。

可能其他人會這麼做,但對於我來說,這是可怕的、感覺不太對。我認為這種路線目前的唯一替代方法,在機器變得完美之前,給人們時間來提建議。

布洛克曼表示,人類開發電腦、演算法等技術,都是 step by step,並且要在推進的每一個階段去弄清楚如何管理好它們。

如今,AGI 已經做好準備來改變我們使用電腦的各方面。「是時候讓我們都瞭解這項技術了。」

延伸閱讀:馬斯克狂砲轟老友OpenAI、還聯合千人連署!為什他對GPT這麼反感?

本文授權轉載自:T客邦
責任編輯:蘇祐萱

關鍵字: #AI #ai人工智慧
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代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎
代理式商務來襲:萬事達卡與NCCC攜手產業打造信任新基礎

隨著代理式 AI(AI Agent)的快速普及,其在商務交易中的應用也從智慧搜尋、商品比價一路延伸至自主下單,逐步形塑出全新的代理式商務(Agentic Commerce)模式。為因應此一趨勢,萬事達卡攜手聯合信用卡處理中心(NCCC)於 15 日舉辦「 AI 時代支付安全與數據信任高峰會」,匯聚產官學界專家共同交流,深入探討代理式商務下的支付授權與驗證機制,以及 AI 時代金融監理的演進與詐欺防治重點。

萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文表示,無論交易是由人或代理式 AI 發起,都應該在安全可信的環境中完成,萬事達卡將持續強化支付安全的把關能力,不僅著眼於風險控管,更期望將「信任」轉化為未來創新的基礎與成長動能。聯合信用卡處理中心董事長桂先農則認為,面對 AI 浪潮,支付安全已不再只是技術問題,更要在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡。金融監督管理委員會主任委員彭金隆表示,金管會未來將持續秉持安全與發展並進的原則,致力於打造可信賴、穩健且具有包容性的環境,加速金融 AI 應用的發展。

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金融監督管理委員會主任委員彭金隆特別出席,表示金管會核心理念為「負責任創新」,並於2025 年成立『金融科技產業聯盟』,期待結合金融周邊單位與金融機構的力量,打造可信任及穩健的AI 金融應用環境。
圖/ 數位時代
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萬事達卡台灣區董事總經理陳懿文(左)攜手聯合信用卡處理中心董事長桂先農(右)致詞不約而同提到:面對 AI 浪潮,支付安全將會是如何在消費體驗、數據運用與隱私保護之間取得動態平衡的治理課題。
圖/ 數位時代

AI Agent 重新定義消費旅程,萬事達卡提 4 大要素保障支付安全

Google Cloud 台灣技術總經理林書平認為,代理式商務正在重新定義消費旅程,而 Universal Commerce Protocol(UCP)則是支撐這場變革的關鍵。他表示,UCP 就好像電商界的 Type-C 接口,可以串聯不同代理式 AI 與電商平台後台系統,讓代理式 AI 可以根據消費者需求,自主完成商品搜尋與推薦、比價到下單的交易流程,打造更即時、更個人化的消費體驗。

在此情況下,支付不再只是交易流程中的最後一步,而是串聯個人化服務、授權機制、風險控管與信任的核心環節。萬事達卡數據與顧問服務部資深副總裁戴輝瑾指出,要確保代理式商務下的交易安全,必須具備 4 個關鍵要素,包括可驗證代理式 AI 身份、明確的使用者授權、確保代理式 AI 執行的任務沒有超出授權範圍,以及在發生爭議時,能透過公開透明且可追溯的機制進行處理,確保各方權益。

此外,他也強調,風險管理不應侷限於付款當下,需從交易前、交易中、交易後到持續性的監控,建立端到端的治理架構。為此,萬事達卡推出多元解決方案強化整體防護能力,包括以 Identity Solution 強化數位身分驗證、以 Decision Intelligence Pro 提升即時風險判斷能力、透過 Ethoca 優化爭議處理流程,以及藉由 Recorded Future 提供即時網路威脅情報,全面覆蓋交易生命週期,打造更完整的支付安全生態系。

AI 監理邁入新階段,以信任為核心的監管新框架

從監理角度來看,AI 所帶來的變革也同步改寫治理思維。金管會銀行局局長童政彰指出,監理機關不僅要加強國際合作,更應深化與金融業及科技業的對話,建立更開放且具前瞻性的監理模式。進一步針對代理式商務來看,政大金融AI創新中心主任王儷玲認為,金融監理重心應由模型與資料管理,轉向代理式 AI 安全,尤其當 AI 可以代理消費者進行支付時,如何確保代理式 AI 在授權範圍內執行交易,將成為未來的監理重點。

在國際監理趨勢方面,萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong 分析亞太與全球支付生態並指出,AI 時代的監管核心已轉向「以信任為基礎」,金融業在應用 AI 時,必須具備可解釋性、可問責性與可稽核性,確保決策透明且可追溯。同時,隨著詐騙與洗錢行為跨境化,監理機制也應向外延伸,確保跨境一致性,並透過如 ISO 20022 等標準強化資料透明與治理能力。

回到金融機構實務面,國泰世華銀行數據長梁明喬表示,代理式 AI 將對既有支付與風控機制帶來結構性改變,以信用卡支付為例,過往的驗證重點在於是否為本人,但在代理式 AI 情境下,則轉變為驗證 AI 的身份、授權來源與行為意圖。未來,隨著代理式 AI 的普及發展,授權與權限管理將變得更加重要。

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關鍵對談以「AI 時代的資安監管趨勢與企業應對策略 」為題,左起邀請:數位時代總編輯 王志仁主持及重磅與談人國立政治大學金融 AI 創新中心主任 王儷玲、國泰世華銀行數據長 梁明喬及萬事達卡數據與顧問服務部副總裁 Audrey Wong與會。
圖/ 數位時代

AI 詐騙升級,聯防機制成新關鍵

最後,本場研討會亦聚焦討論 AI 造成詐欺風險升級的議題。台灣大哥大資訊長蔡祈岩觀察,詐騙已從單一管道演變為跨平台、跨場景的複合型攻擊,尤其是假冒「代理式 AI 」的詐騙手法,透過對話引導消費者提供個資與支付資訊,正成為新興且高風險的威脅來源。

萬事達卡 Franchise Innovation 副總裁Dennis Koh 進一步歸納出 3 大詐欺發展趨勢。第一,Deepfake 服務化使詐騙門檻與成本大幅降低。第二,詐欺行為跨境化與遠端化,已經突破地理限制、走向全球攻擊。第三,社交工程從大量投放釣魚信件,轉為高度個人化、難以辨識的精準攻擊。

面對詐欺手法持續演進,聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理李錦堯表示,聯卡中心正透過區塊鏈與FIDO生物識別技術,打造無密碼的數位身分認證系統,並結合AI數據模型提升TRACE風險預警系統的效能。未來,聯卡中心將持續優化模型,並建立跨機構資料共享的聯防機制,整合發卡機構與國際組織資源,以提升整體防詐能力,對抗日益複雜的詐欺攻擊。

代理式商務將為消費者帶來更好的消費與支付體驗,但同時也對安全、治理與信任造成更大的影響,促使產業必須從單點防護走向跨機構、跨生態系的整體治理思維。在此趨勢下,萬事達卡將持續扮演關鍵推動者角色,攜手監理機關與產業夥伴,強化支付安全標準,推動台灣支付產業的監管框架與創新發展,打造兼顧效率與信任的數位商務環境。

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回應AI 代理經濟下的詐欺防制與個資挑戰,本論壇特別邀請台灣大哥大資訊長 蔡祈岩、聯合信用卡處理中心風險管理部資深協理 李錦堯、萬事達卡Franchise Innovation副總裁 Dennis Koh交流趨勢觀點。
圖/ 數位時代

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